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ai/qwen3-vl
Qwen系列迄今最强大的视觉语言模型，全面升级文本理解生成、视觉感知推理、上下文长度、空间和视频动态理解能力，具备视觉代理、视觉编码增强、高级空间感知等核心特性。
Qwen3 VL
Unsloth提供的GGUF版本
!https://github.com/docker/model-cards/raw/refs/heads/main/logos/***
Qwen3-VL——Qwen系列迄今最强大的视觉语言模型。
本代模型实现全面升级：卓越的文本理解与生成、更深入的视觉感知与推理、更长的上下文长度、增强的空间和视频动态理解能力，以及更强的智能体交互能力。
核心增强：
- 视觉代理：操作电脑/移动设备图形界面——识别元素、理解功能、调用工具、完成任务。
- 视觉编码增强：从图像/视频生成Draw.io/HTML/CSS/JS代码。
- 高级空间感知：判断物体位置、视角和遮挡；提供更强的2D定位，并支持3D定位以实现空间推理和具身AI。
- 长上下文与视频理解：原生256K上下文，可扩展至1M；处理书籍和数小时长视频，具备完整回忆和秒级索引能力。
- 增强多模态推理：在STEM/数学领域表现出色——支持因果分析和基于证据的逻辑答案。
- 升级视觉识别：更广泛、更高质量的预训练使其能够“识别万物”——名人、动漫、产品、地标、动植物等。
- 扩展OCR：支持32种语言（从19种扩展）：在低光、模糊和倾斜场景下表现稳健；对罕见/古文字和专业术语识别更优；改进长文档结构解析。
- 文本理解能力媲美纯语言模型：无缝融合文本-视觉，实现无损统一理解。
模型架构更新：
!https://github.com/docker/model-cards/raw/refs/heads/main/images/qwen3vl_arc.jpg
- Interleaved-MRoPE：通过稳健的位置嵌入在时间、宽度和高度上实现全频率分配，增强长时视频推理能力。
- DeepStack：融合多级ViT特征，捕捉细粒度细节并增强图文对齐。
- 文本-时间戳对齐：超越T-RoPE，实现精确的时间戳定位事件，增强视频时间建模。
本仓库为Qwen3-VL-8B-Instruct的权重仓库。
可用模型变体
| 模型变体 | 参数 | 量化方式 | 上下文窗口 | 显存¹ | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|
ai/qwen3-vl:8Bai/qwen3-vl:8B-UD-Q4_K_XLai/qwen3-vl:latest | 8B | MOSTLY_Q4_K_M | 262K tokens | 5.91 GiB | 4.79 GB |
ai/qwen3-vl:2B-BF16 | 2B | MOSTLY_BF16 | 262K tokens | 4.38 GiB | 3.21 GB |
ai/qwen3-vl:2B-Q8_K_XL | 2B | MOSTLY_Q8_0 | 262K tokens | 3.34 GiB | 2.17 GB |
ai/qwen3-vl:2B-UD-Q4_K_XL | 2B | MOSTLY_Q4_K_M | 262K tokens | 2.22 GiB | 1.05 GB |
ai/qwen3-vl:4B-Q8_K_XL | 4B | MOSTLY_Q8_0 | 262K tokens | 6.13 GiB | 4.70 GB |
ai/qwen3-vl:8B-Q8_K_XL | 8B | MOSTLY_Q8_0 | 262K tokens | 10.36 GiB | 10.08 GB |
ai/qwen3-vl:32B-Q8_K_XL | 32B | MOSTLY_Q8_0 | 262K tokens | 37.46 GiB | 36.76 GB |
ai/qwen3-vl:32B-UD-Q4_K_XL | 32B | MOSTLY_Q4_K_M | 262K tokens | 20.41 GiB | 18.67 GB |
ai/qwen3-vl:4B-BF16 | 4B | MOSTLY_BF16 | 262K tokens | 8.92 GiB | 7.49 GB |
ai/qwen3-vl:8B-BF16 | 8B | MOSTLY_BF16 | 262K tokens | 15.54 GiB | 15.26 GB |
¹：显存基于模型特性估算。
latest→8B
🐳 使用Docker Model Runner运行模型
运行模型：
bashdocker model run ai/qwen3-vl
更多信息，请查看Docker Model Runner文档。
🔗 链接
- https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL
- Unsloth Dynamic 2.0 GGUF
- 如何微调
更多相关 Docker 镜像与资源
以下是 ai/qwen3-vl 相关的常用 Docker 镜像，适用于 不同场景 等不同场景：
- ai/qwen3 Docker 镜像说明（Qwen3 大语言模型，适合 AI 应用开发）
- ai/qwen3-vllm Docker 镜像说明（Docker 官方 Qwen3 与 vLLM 推理组合镜像，适合高吞吐文本生成与 OpenAI 兼容 API 服务）
- vllm/vllm-openai Docker 镜像说明
- unsloth/unsloth Docker 镜像说明（Unsloth 大模型微调与训练加速栈，适合在消费级 GPU 上高效微调 Llama、Qwen 等开源模型）
- ai/qwen3-embedding Docker 镜像说明（Docker 官方模型镜像，Qwen3 文本嵌入与重排序，适合 RAG、语义检索与向量化流水线）
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 qwen3-vl 镜像标签
docker model pull docker.xuanyuan.run/ai/qwen3-vl:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker model pull ai/qwen3-vl:<标签>
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